review jurnal expert cloud

Seminar Review Paper dengan Topik Pengelolaan Sumber Daya Perusahaan 2015Sistem Informasi Universitas Airlangga

SISTEM PAKAR BERBASIS KOMPUTASI AWAN: KERANGKA KERJA BERBASIS KOMPUTASI AWAN SEBAGAI MEDIA BERBAGI PENGETAHUAN DAN KEMAMPUAN BAGI PAKARDirangkum dari

Expert Cloud: A Cloud-based framework to share the knowledge and skills of human resources

Nima Jafari Navimipour, Amir Masoud Rahmani, Ahmad Habibizad Navin, Mehdi Hosseinzadeh

Computers in Human Behavior 46 (2015) 57-74

Dirangkum oleh

Aliffahri Saputra (Universitas Airlangga,[email protected])

Kusumaningtyas Aditya Putri (Universitas Airlangga, [email protected])

I. PENDAHULUAN

Sumber Daya Manusia (SDM) adalah aset paling penting sebuah perusahaan atau organisasi (Navin, Navimipour, Rahmani, & Hosseinzadeh,2014). SDM adalah kunci untuk mencapai kesukesan sebauh perusahaan dengan menggunakan kekuatan, keahlian, pengetahuan, pendidikan, dan kemampuannya. Walaupun demikian, ilmu yang mempelajari mengenai SDM masih terbatas sehingga tanpa adanya berbagi pengetahuan, informasi, kemampuan, dan pengalaman, akan sulit untuk memenuhi seluruh tugas dan tanggung jawab. Terlebih dengan kondisi SDM yang terpisah secara geografis maupun organisatoris, maka diperlukan sebuah infrastruktur untuk saling berbagi pengetahuan, kemampuan, dan pengalaman bagi setiap para pakar maupun awam dimana saja dan kapan saja.

Untuk mencoba mengatasi permasalahan di atas, jurnal ini akan mengusulkan untuk membangun sebuah kerangka kerja yang dinamakan Expert Cloud untuk memudahkan pertukaran informasi para pakar dan awam sehingga membantu meningkatkan kemampuan dan kinerja SDM. Kerangka kerja ini dibangun dengan menggunakan konsep komputasi awan (cloud computing), dan virtualisasi SDM.

Tim virtual adalah salah satu topik bahasan terkait manajemen sumber daya manusia yang sedang menarik dan banyak dipelajari (Baruch &Lin, 2012). Tim virtual adalah sekumpulan pekerja dengan kemampuan unik yang terpisah secara geografis namun saling berkoorporasi dan berinteraksi satu sama lain melalui teknologi (Driskell, Radtke, & Salas, 2003). Namun beberapa permasalah terkait SDM seperti

penjadwalan tugas, keamanan, penemuan, kualitas layanan, gaji, penalti, kepercayaan, dan reputasi belum dipelajari dan didiskusikan.

Jurnal ini memiliki tiga kontribusi utama, yaitu memperkenalkan arsitektur Expert Cloud untuk menemukan, menggali, mengelola, dan mempergunakan SDM sebaik mungkin untuk saling berbagi pengetahuan, kemampuan dan pengalaman; memperkenalkan Expert as a Service (EaaS) sebagai tipe baru dari virtualisasi sumber daya pada sistem komputasi awan; serta mendesain dan mengimplementasikan Expert Cloud dengan menggunakan infrastruktur berupa internet dan konsep komputasi awan. Selain itu, sistem ini akan dilengkapi dengan beberapa fitur baru seperti penjadwalan SDM, evaluasi kepercayaan dan reputasi, pengelolaan tugas, gaji, dan keamanan.

II. METODOLOGI PENELITIAN

Penelitian dilakukan dalam empat tahap, yaitu tahap perancangan sistem, perancangan arsitektur sistem pakar berbasis komputasi awan, implementasi, dan evaluasi.Tahap perancangan sistem adalah proses penggambaran, perencanaan, dan pembuatan sketsa atau pengaturan beberapa elemen yang terpisah ke dalam satu kesatuan yang utuh dan berfungsi. Perancangan sistem sangat dibutuhkan untuk memberikan gambaran yang jelas dan rancang bangun yang lengkap ketika implementasi. Tahap perancangan arsitektur sistem pakar berbasis komputasi awan adalah lanjutan proses perancangan sistem untuk mendapatkan model yang lebih spesifik, termasuk kebutuhan dan fungsi setiap modul. Tahap implementasi adalah proses penerapan model-model yang telah dibuat menjadi sebuah sistem yang dapat digunakan

1

sesuai kebutuhan. Tahap evaluasi adalah proses pengujian untuk mengetahui tingkat efektivitas sistem yang telah dikembangkan.

III. HASIL PENELITIAN

A. Tahap Perancangan Sistem

Pada tahap ini, digunakan Unified Modelling Language (UML) untuk melakukan analisan dan perancangan. UML adalah bahasa pemodelan yang mudah diaplikasikan dan menyediakan berbagai notasi grafis untuk mendapatkan kebutuhan-kebutuhan sistem. UML menyediakan beberapa macam diagram untuk memodelkan, menganalisa, dan melakukan spesifikasi. Diagram-diagram ini adalah kunci dokumentasi perancangan modern, yang mana mampu mengembangkan pemahaman terhadap konsep pemrograman yang kompleks dan membantu analisa permasalahan dan perancangan solusi (Daniluk, 2012). Pada penelitian ini, perancangan sistem dimodelkan dalam use case diagram, sequence diagram, activity diagram, class diagram, dan component diagram.

B. Tahap Perancangan Arsitektur Sistem Pakar Berbasis Komputasi Awan

Berdasarkan hasil pada perancangan sistem dan mengacu pada arsitektur komputasi awan, sistem pakar berbasis komputasi awan menggunakan empat lapisan, yaitu: lapisan sumber daya (resource), infrastruktur (infrastructure), manajemen (management), dan aplikasi (application).

1)Lapisan Aplikasi (Application)

Lapisan aplikasi berkaitan dengan representasi data dan bekerja dengan antarmuka grafis sehingga lapisan palikasi adalah lapisan yang paling mudah untuk dilihat oleh pengguna. Lapisan aplikasi menciptakan hubungan antar pengguna dengan sistem pakar berbasis komputasi awan, para pakar, pelanggan, dan manajer melalui portal web.Manajer dapat mengimpor kebijakan, peraturan dan tata hukum; pelanggan dapat mencari dan menjelajahi informasi layanan yang tersedia, meminta layanan khusus, membuat kontrak layanan, dan menggunakan layanan; para pakar dapat membagikan keahlian dan kemampuan mereka, merespon permintaan pekerjaan dan membuat tagihan untuk pelanggan. Lapisan aplikasi menggunakan protokol umum seperti HTTP, FTP, UDDI, dan DNS; sedangkan beberapa layanan standar yang disediakan adalah e-mail, search, page, forms, collaboration, service requesting, job responding, dan billing.Adapun ilustrasi lapisan aplikasi seperti pada Gambar 1.

2) Lapisan Manajemen (Management)

Lapisan ini terdiri dari tiga komponen, yaitu: manajemen kualitas (quality management),

Gambar 1 LapisanAplikasi Sistem Pakar Berbasis Komputasi Awan

Gambar 2 Lapisan Manajemen Sistem Pakar Berbasis Komputasi Awan

manajemen SDM (Human Resource management), dan manajemen pekerjaan (job management) (Gambar 2). Tujuan utama dari lapisan ini adalah menyediakan layanan kepada pelanggan seefisien mungkin. Selain itu, lapisan ini juga menyediakan informasi yang dibutuhkan oleh lapisan aplikasi menggunakan lapisan infrastruktur.

a) Manajemen Kualitas (Quality Management)

Manajemen kualitas menyediakan beberapa kebijakan dan metodedalam menjalankan kegiatan operasional untuk mengelola dan mengontrol organisasi. Adapun manajemen kualitas terbagi menjadi lima komponen sebagai berikut:

Penjaminan Kualitas (Quality Assurance), adalah proses pengawasan dan penilaian kualitas untuk memastikan kecukupan kualitas.

Pengontrol Kualitas (Quality Control), bertujuan untuk memastikan bahwa layanan yang disediakan sesuai dengan kriteria kualitas layanan yang telah didefiniskan sebelumnya, serta mengelola tingkat kepuasan pelanggan. Untuk menghitung kepuasan pelanggan, pelanggan akan diminta untuk memberi penilaian terhadap keandalan (reliability), ketanggapan (responsiveness), kepastian (assurance) seorang pakar dengan bobot angka.

Method and Principle, mendefinisikan regulasi, hukam, dan standar yang diterapkan oleh organisasi.

Tindakan Pencegahan (Preventive Action), adalah usaha-usaha yang dilakukan untuk mendeteksi dan mencegah terjadinya masalah dan ketidaknyamanan.

Tindakan Perbaikan (Corrective Action), adalah proses penanganan masalah yang

2Seminar Review Paper dengan Topik Pengelolaan Sumber Daya Perusahaan 2015

Sistem Informasi Universitas Airlangga


terjadi saat memberikan layanan, keluhan pelanggan, dan ketidaknyamanan lainnya sebaik mungkin, sekaligus memastikan masalah tersebut tidak terjadi lagi.

b) Manajemen SDM (Human Resource Management)

Manajemen SDM memiliki lima komponen untuk menangani aktivitas para pakar berdasarkan strategi dan tujuan organisasi dan pelanggan. Kelima komponen tersebut adalah:

Virtualisasi SDM (Human Resource Virtualization), adalah sekumpulan proses yang menentukan pembentukan, distribusi, serta penggunaan kemampuan dan pengetahuan para pakar. Ia memungkinkan berbagai pekerjaan dilakukan oleh seorang pakar dan pelanggan dapat berhubungan tidak terbatas hanya dengan pakar setempat.

Pelatihan (training), bertujuan untuk meningkatkan kemampuan, pengetahuan, serta motivasipara pakar dalam mengerjakan pekerjaan tertentu.

Penemuan (discovery), bertujuan untuk menemukan para pakar berdasarkan lokasi, keahlian, kemampuan, latar belakang, dan lain-lain.

Kepercayaan/reputasi (trust/reputation), adalah opini publik terdahap karakter dan status seorang pakar.

Keahlian (expertise), menentukan tingkat intensitas dan level kemampuan seorang pakar.

c) Manajemen Pekerjaan (Job Management)

Manajemen pekerjaan bertujuan untuk menggunakan dan mengklasifikasikan pekerjaan berdasarkan permintaan dan waktu pengerjaan. Ia mempertimbangkan berbagai aspek, termasuk status, prioritas, dan permintaan waktu. Di dalam manajemen pekerjaan terdapat tiga komponen utama, yaitu:

Penjadwalan Pekerjaan (Job Scheduler), bertujuan untuk meminimalkan waktu tunggu dan menambah kinerja para pakar.

Penggajian dan Penghargaan (Salary and Reward), diberikan kepada para pakar berdasarkan hasil pekerjaan mereka. Selain untuk meningkatkan motivasi, hasil ini juga digunakan untuk promosi.

Evaluasi Kinerja (Performance Evaluation), adalah penilaian terhadap pekerjaan para pakar, dimana hasilnya dapat berpengaruh pula pada gaji atau hukuman penalti.

3) Lapisan Infrastruktur (Infrastructure)

Secara sederhana, lapisan infrastruktur sebagai perantara antara lapisan sumber daya menuju lapisan manajemen dan sebaliknya. Lapisan infrastruktur biasanya telah dienkapsulasi dengan

virtualisasi. Selain itu, lapisan infrastruktur pun menangani peraturan dan dan kebijakan organisasi.Adapun ilustrasi lapisan infrastruktur terdapat pada Gambar 3.

Gambar 3 Lapisan Infrastruktur Sistem Pakar Berbasis Komputasi Awan

4) Lapisan Sumber Daya (Resources)

Lapisan sumber daya meliputi sumber daya-sumber daya baku yang terdistribusi seperti sumber daya jaringan (communication port, switch, router, hub), perangkat keras (komputer dan komponen-komponennya, memori), dan perangkat lunak (data, perangkat lunak, pengetahuan) (Gambar 4). Lapisan ini pun menggunakan protokol jaringan untuk mengirimkan informasi dan data.

Gambar 4 Lapisan Sumber Daya Sistem Pakar Berbasis Komputasi Awan

C. Tahap Implementasi

Berdasarkan hasil pada tahap analisa dan perancangan sistem, arsitektur sistem pakar diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL. Sistem pakar berbasis komputasi awan tersebut dapat diakses melalui situs www.ExpertCloud.ir. Tampilan awal situs dapat dilihat seperti Gambar 5.

Gambar 5 Tampilan Home Page

3

http://www.ExpertCloud.ir/

Para pakar maupun awam perlu melakukan registrasi untuk mendapatkan akun di situs tersebut. Selanjutnya, mereka cukup menggunakan username dan password untuk login.

Setelah login, mereka akan dapat mengakses akun masing-masing melalui suatu antarmuka, mencari pakar lain, dan mengirimkan tugas mereka kepada pakar yang tepat tanpa mengetahui keberadaan satu sama lain.

Selain itu, para manajer pun dapat melakukan login dengan menggunakan username dan password yang telah didefinisikan sebelumnya. Pada halaman manajer, mereka dapat memberikan konfirmasi atau penolakan terhadap permintaan keanggotaan, men-generate laporan terkait jumlah pakar sesuai dengan kemampuannya, keahlian dan nilai kepercayaan, jumlah waktu sibuk dan kosong seorang pakar, mengenali pakar yang berlaku kurang baik, dan memberikan penghargaan atau penalti kepada para pakar berdasarkan pekerjaan mereka.

D. Tahap Evaluasi

Pada penelitian ini dilakukan dua set pengujian untuk mempelajari dan mengevaluasi sistem pakar yang dibangun. Set pertama adalah informasi statistik tentang penggunaan sistem pada bulan Mei 2012 sampai dengan bulan April 2014 yang meliputi: jumlah anggota terdaftar yang dikategorikan berdasarkan keahlian dan kemampuan, jumlah anggota yang telah memeberikan dan menyelesaikan tugas, dan kepuasan pelanggan. Sedangkan set kedua adalah penilaian terhadap kelebihan sistem pakar berbasis komputasi awan dibandingkan metode tradisional dalam mengelola dan memperkerjakan pakar.

A. Informasi Statistik

Sistem pakar berbasis komputasi awan ini pertama kali dikenalkan pada pertengaan tahun 2011 dan serangkaian tes telah dilakukan untuk menguji fungsionalitas sistem sampai dengan akhir tahun. Berikut adalah informasi statistik dari bulan Mei 2012 sampai dengan April 2014 yang menunjukkan efektifitas dan penerimaan sistem.

1) Jumlah Pakar Terdaftar

Pada penelitian ini, diasumsikan bahwa jumlah pakar terdaftar adalah pertanda bagus bagi popularitas, pengaruh, dan penerimaan sistem oleh pengguna. Jumlah pakar terdaftar terus meningkat sejak diluncurkan, dan pada akhir April 2014 telah terdapat lebih dari 8.000 anggota.

Seperti diilustrasikan pada Gambar 6, sistem ini mendapat penerimaan dan popularitas cukup baik. Enam kategori keahlian terbanyak adalah computer engineer, electronic engineer, matematikawan, dokter, industrial engineer, dan akuntan.

Gambar 6Jumlah HR Terdaftar (Mei 2012 – April 2014)

2) Pemberian dan Penyelesaian Tugas

Peran penting dari sistem pakar berbasis komputasi awan ini adalah memfasilitasi pemenuhan tugas yang diberikan kepada pakar secara virtual dan saling berinteraksi. Pada akhir April 2014, sebanyak 1034 tugas telah diberikan kepada sesama pakar, dan 928 tugas telah berhasil diselesaikan sesuai tenggat waktu yang diberikan (Gambar 7).

Gambar 7 Jumlah Tugas yang Diberikan dan Yang Telah Diselesaikan Tepat Waktu (Mei 2012 – April 2014)

3) Kepuasan Pelanggan

Pada sistem pakar berbasis komputasi awan ini, kepuasan pelanggan dihitung berdasarkan bagaimana pelayanan yang diberikan oleh para pakar kepada pelanggan. Setelah tugas selesai, setiap pelanggan diminta untuk memberikan ranking kepada pakar yang telah melayani dengan memilih salah satu di antara skor berikut: sangat puas (1), puas (0.8), netral (0.5), tidak puas (0.2), dan sangat tidak puas (0). Rata-rata kepuasan pelanggan dapat dilihat pada Gambar 8.

Gambar 8 Rata-rata Kepuasan Pelanggan Berdasarkan Tujuh Kategori Keahlian (Mei 2012 – April 2014)




B. Skenario Praktis

Beberapa skenario praktis di bawah membantu dalam mengevaluasi efisiensi dari sistem pakar berbasis komputasi awan. Skenario meliputi beberapa asumsi beirkut:

20 orang pelanggan membutuhkan seorang website designer (pakar)untuk membuat situs personal untuk mereka (jumlah tugas = 20)

Tugas-tugas tersebut terdistribusidi beberapa kota yang berbeda: C1 (T1 . . . T4), C2 (T5 . . . T7), C3 (T8 . . . T14), C4 (T15 . . . T18), dan C5 (T19, T20)

Terdapat 15 orang website designer (pakar) yang mampu memenuhi permintaan pelanggan

Kelima belas pakar tersebut terdistribusi di beberapa kota sebagai berikut: C1 (pakar1), C2 (pakar2, pakar3), C3 (pakar4 . . . pakar8), C4 (pakar9, pakar10), dan C5 (pakar11 . . . pakar15)

Setiap pakar memerlukan waktu seminggu untuk menyelesaikan sebuah website

Dengan menggunakan sistem pakar berbasis komputasi awan, setiap pelanggan dapat menghubungi designer yang manapun dimanapun tanpa mengeluarkan biaya dan menghabiskan waktu untuk mencari dan membuat kontrak. Selanjutnya, tiga faktor yang diperhitungkan untuk mengevaluasi kinerja sistem dibandingkan dengan metode tradisional adalah tingkat kesibukan pakar (Human Resource utilization rate), waktu tunggu pelanggan (customer respponse time), dan waktu penyelesaian tugas (task completion time).

1)Tingkat Kesibukan pakar (Human Resource Utilization Rate)

Tingkat kesibukan pakar (Human Resource utilization rate) didefinisikan sebagai persentasi waktu seorang pakar mengerjakan tugas. Hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa rata-rata tingkat kesibukan pakar pada sistem pakar berbasis komputasi awan sebesar 58,5%, sedangkan pada metode tradisional sebesar 33%. Hal ini membuktikan bahwa sistem pakar berbasis komputasi awan secara signifikan meningkatkan tingkat kesibukan pakar.

2) Waktu Tunggu Pelanggan (Customer Response Time)

Waktu tunggu pelanggan (customer response time) didefininsikan sebagai total waktu seorang pelanggan menunggu sejak ia memberikan tugas sampai pakar menyelesaikan tugas tersebut. Hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa rata-rata waktu tunggu pelanggan pada sistem pakar berbasis komputas awan adalah 1.05 hari, sedangkan pada metode tradisional adalah 3.85 hari. Hal ini membuktikan bahwa sistem pakar

berbasis komputasi awan secara signifikan mengurangi waktu tunggu pelanggan.

3) Waktu Penyelesaian Tugas (Task Completion Time)

Waktu penyelesaian tugas (task completion time) ditentukan dari lama penyelesaian seluruh tugas pelanggan. Faktor ini adalah salah satu faktor lain yang dapat meningkatkan kepuasan pelanggan. Hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa rata-rata waktu penyelesaian tugas pada sistem pakar berbasis komputas awan adalah 2 minggu, sedangkan pada metode tradisional adalah 4 minggu. Hal ini menunjukkan bahwa sistem pakar berbasis komputasi awan dapat meningkatkan waktu penyelesaian tugas sebesar 100%.

Selain tiga faktor di atas, sistem pakar berbasis komputasi awan pun memberikan nilai reputasi spesial, kepercayaan, dan tingkat keahlian kepada pakar. Dengan demikian, pelanggan memiliki referensi pembanding untuk memilih pakar dalam menyelesaikan tugas mereka. Sementara pada metode tradisional, pelanggan seringkali kesulitan dalam menemukan pakar yang kompeten dan terpercaya.

IV. KESIMPULAN

SDM adalah aset paling penting sebuah perusahaan atau organisasi untuk mencapai kesuksesan. Namun ilmu dan kondisi SDM yang terbatas mengakibatkan kesulitan berbagi pengetahuan, informasi, kemampuan, dan pengalaman untuk memenuhi seluruh tugas dan tanggung jawab. Maka penelitian ini memperkenalkan sistem pakar berbasis komputasi awan (expert cloud) sebagai kelas baru dari komputasi awan. Sistem ini dapat menemukan, memperkerjakan, dan mengelola SDM, juga memfasilitasi mereka untuk saling berbagi pengetahuan, kemampuan, dan pengalaman.

Hasil pengujian menunjukkan beberapa kelebihan yang ditawarkan oleh sistem pakar berbasis komputasi awan dibandingkan dengan metode tradisional, antara lain: meningkatkan efektivitas komunikasi antar pakar, mengurangi pengeluaran dan biaya pelayanan, meningkatkan ragam pengetahuan dan informasi, memfasilitasi pekerjaan SDM di perusahaan, mengurangi waktu tunggu pelanggan, dan meningkatkan pelayanan.

Walaupun demikian, masih ada beberapa batasan pada penelitian ini. Pertama, pengetahuan para pakar tidak diperhitungkan. Kedua, pelatihan para pakar maupun awam untuk menggunakan sistem ini masih dipertanyakan. Ketiga, penelitian lebih lanjut terkait komputasi awan. Terakhir, data kualitatif seharusnya ikut disertakan untuk menghasilkan pemahaman yang lebih baik terkait

5

mengapa dan bagaimana sistem ini dapat membantu meningkatkan efisiensi organisasi.

DAFTAR PUSTAKA

Baruch, Y., & Lin, C. P. (2012). All for one, one for all: Coopetiiton and virtual team performance. Technological Forecasting and Social Change , 1155-1168.

Daniluk, A. (2012). Visual modelling for scientific software architecture design. A practical approach. Computer Physics Communications , 213-230.

Driskell, J. E., Radtke, P. H., & Salas, E. (2003). Virtual Teams: Effects of Technological Mediation on Team Performance. Group Dynamics: Theory, Research, and Practice , 297-323.

Navimipour, N. J., Rahmani, A. M., Navin, A. H., & Mehdi, H. (2015). Expert Cloud: A Cloud-based framework to share the knowledge and skills of human resources. Computers in Human Behavior 46 , 57-74.

Navin, A. H., Navimipour, N. J., Rahmani, A. M., & Hosseinzadeh, M. (2014). Expert grid: New Type of Grid to Manage the Human Resources and Study the Effectiveness of Its Task Scheduler. Arabian Journal for Science and Engineering , 6175-6188.



review jurnal expert cloud

Documents